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          Kaggle案例項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻教程下載

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          • 適合人群: 中級(jí)
          • 課時(shí)數(shù)量: 8講
          • 更新程度: 完成
          • 主要技術(shù): 機(jī)器學(xué)習(xí)
          • 用到技術(shù): 機(jī)器學(xué)習(xí)
          • 涉及項(xiàng)目: Kaggle案例項(xiàng)目
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          課程描述

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          Kaggle案例項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻教程下載


           

           

           

          課程介紹:


          Kaggle是由聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官安東尼·高德布盧姆(Anthony Goldbloom)2010年在墨爾本創(chuàng)立的,主要為開(kāi)發(fā)商和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供舉辦機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽、托管數(shù)據(jù)庫(kù)、編寫(xiě)和分享代碼的平臺(tái)。該平臺(tái)已經(jīng)吸引了80萬(wàn)名數(shù)據(jù)科學(xué)家的關(guān)注,這些用戶資源或許正是吸引谷歌的主要因素。入門(mén)ML之后,怎么提高實(shí)戰(zhàn)能力呢?毫無(wú)疑問(wèn),做實(shí)際項(xiàng)目,而kaggle上就有大量的ML項(xiàng)目,所謂算法刷leetcode,ML/DM刷kaggle,kaggle對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)的重要性不言而喻?;诖?,七月在線特此推出國(guó)內(nèi)第一個(gè)kaggle實(shí)戰(zhàn)課程,通過(guò)kaggle案例從抓取數(shù)據(jù)、處理特征、建模、模型融合、調(diào)優(yōu)/調(diào)參完整走一遍。此套Kaggle案例項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻教程共8課時(shí),分別講解了8個(gè)實(shí)際案例,所有的案例全都取自真實(shí)數(shù)據(jù)上的數(shù)據(jù)科學(xué)比賽。

           


          Kaggle案例項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻教程包括:視頻+代碼+課件

           

           

          通過(guò)學(xué)習(xí)此套教程,我們將實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo):

          1)完整的kaggle比賽/案例分析解答過(guò)程,包括優(yōu)勝者的解答方案,從場(chǎng)景分析開(kāi)始,一步步構(gòu)建解決方案。
          2)對(duì)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、特征處理和機(jī)器學(xué)習(xí)常用工具的熟悉。
          3)機(jī)器學(xué)習(xí)解決實(shí)際問(wèn)題的建??蚣埽捌鋬?yōu)化。
          4)在面試中可以大顯身手的機(jī)器學(xué)習(xí)案例。
          5)讓簡(jiǎn)歷脫穎而出。阿里、百度、京東等大公司都特別看重kaggle參賽經(jīng)歷。



          Kaggle案例項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻教程目錄結(jié)構(gòu)介紹:

           

          第一課 機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題綜述課(寒)
          1.數(shù)據(jù)比賽與特征工程/模型調(diào)優(yōu)流程與sklearn、xgboost工具
          2. 泰坦尼克號(hào)之災(zāi)(分類)
          3. 自行車租賃量預(yù)測(cè)(回歸)


          第二課 經(jīng)濟(jì)金融相關(guān)問(wèn)題 (加)
          1. 房?jī)r(jià)預(yù)測(cè):來(lái)看看哪些因素會(huì)怎么樣影響房?jī)r(jià)與房子出售
          2. 倫敦的科學(xué)家怎么從新聞?lì)A(yù)測(cè)股市的變化?

          第三課 CTR預(yù)估相關(guān)問(wèn)題 (寒)
          1. 來(lái)自電商的多次點(diǎn)擊率預(yù)估比賽
          2. 從LR/GBDT/RF 到FM與FFM進(jìn)行CTR預(yù)估

          第四課 自然語(yǔ)言處理與文本分類 (加)
          1. KDD2013比賽:判定文章作者
          2. 影評(píng)數(shù)據(jù)怎么做情感分析?

          第五課 能源/資源相關(guān)問(wèn)題 (寒)
          1 綜合能源案例
          2 從開(kāi)放數(shù)據(jù)采集、清洗、特征工程到建模,給電力公司預(yù)測(cè)電能消耗

          第六課 深度學(xué)習(xí)相關(guān)比賽
          1. 入門(mén):貓狗分辨
          2. 人臉表情識(shí)別

          第七課 推薦系統(tǒng)相關(guān)比賽 (寒)
          1. 用戶在電商購(gòu)買團(tuán)購(gòu)券概率預(yù)測(cè)
          2. app推薦系統(tǒng)比賽

          第八課 金融風(fēng)控相關(guān)比賽 (寒)
          1 綜合比賽案例
          2 從數(shù)據(jù)清洗(異常點(diǎn)處理與預(yù)處理)、特征工程、特征選擇、非均衡樣本處理到模型融合,解決風(fēng)控問(wèn)題

           

           

           Kaggle案例項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻教程部分資料截圖展示:

           

           

           

           

           

           

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